針對(duì)煤礦災(zāi)后的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境,提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的救援機(jī)器人全局路徑規(guī)劃算法,同時(shí)采用BP反向傳播學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,有效提高了在線精度和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度。Matlab仿真證明,該算法效率高、收斂速度快,能實(shí)現(xiàn)救援機(jī)器人連續(xù)、快速地避開靜態(tài)或動(dòng)態(tài)障礙物。

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圖2超聲波傳感器和紅外傳感器布局

圖1煤礦救援機(jī)器人移動(dòng)機(jī)構(gòu)S1～S5為超聲波傳感器,安裝在機(jī)器人車體外沿邊上;S6～S10為紅外傳感器,安裝在機(jī)器人內(nèi)部距車體外沿5cm的位置。此安裝布局使紅外測(cè)距傳感器的盲區(qū)恰好在機(jī)器人的內(nèi)部,而其量程覆蓋超聲波傳感器的盲區(qū)[2]。

圖3環(huán)境模型

先確定煤礦救援機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的區(qū)域范圍,并由環(huán)境信息構(gòu)建地圖模型[3]。根據(jù)起點(diǎn)(記為S)和目標(biāo)點(diǎn)(記為T)的位置,建立一個(gè)XOY全局坐標(biāo)系。在坐標(biāo)系中,假設(shè)救援機(jī)器人在起點(diǎn)S和目標(biāo)點(diǎn)T之間存在有限個(gè)靜態(tài)障礙物,(x0,y0)為救援機(jī)器人起點(diǎn)S的坐標(biāo),(xT,yT)為目標(biāo)點(diǎn)T的坐標(biāo)。....

圖4模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第2層為隸屬函數(shù)層,6個(gè)輸入變量模糊化后共有13個(gè)子集,即13個(gè)節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)語(yǔ)言變量值。F表示障礙物距離遠(yuǎn),N表示障礙物距離近,L表示目標(biāo)在救援機(jī)器人左側(cè),Z表示目標(biāo)在救援機(jī)器人前方,R表示目標(biāo)在救援機(jī)器人右側(cè)。障礙物距離的隸屬函數(shù)采用類Z型函數(shù),方向角θ的隸屬函數(shù)采用....

圖5避障模擬圖

利用Matlab＿R2016a采用快速BP反向傳播學(xué)習(xí)算法對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練,取200個(gè)樣本,學(xué)習(xí)速率設(shè)定為0.01,將訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于避障實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置救援機(jī)器人路徑優(yōu)化區(qū)域?yàn)?0×20,起點(diǎn)S(0,0),終點(diǎn)T(20,20),黑色區(qū)域表示障礙物,線條表示機(jī)器....

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